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  卡方分布方差怎么推导?

  设标准正态分布的密度函数φ(y)=[1/√(2π)]e^(y²/2)E(Yn^4)=∫[∞→+∞] y^4φ(y) dy=[1/√(2π)]∫[∞→+∞] y^4e^(y²/2) dy=(1/2)[1/√(2π)]∫[∞→+∞] y³e^(y²/2) d(y²)=[1/√(2π)]∫[∞→+∞] y³e^(y²/2) d(y²/2)=[1/√(2π)]∫[∞→+∞] y³ d(e^(y²/2))=[1/√(2π)]y³e^(y²/2)+3[1/√...

  2024-07-11 网络 更多内容 254 ℃ 467
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  卡方分布方差推导?

  标准正态分布的密度函数φ(y)=[1/√(2π)]e^(y²/2)E(Yn^4)=∫[∞→+∞] y^4φ(y) dy=[1/√(2π)]∫[∞→+∞] y^4e^(y²/2) dy=(1/2)[1/√(2π)]∫[∞→+∞] y³e^(y²/2) d(y²)=[1/√(2π)]∫[∞→+∞] y³e^(y²/2) d(y²/2)=[1/√(2π)]∫[∞→+∞] y³ d(e^(y²/2))=[1/√(2π)]y³e^(y²/2)+3[1/√(2...

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  卡方分布的方差怎么证明?

  设X服从N(0,1),我们计算D(X^2),即证明 D(卡方(1))=2(1)用平方关系来算,D(X^2)=E(X^4)[E(X^2)]^2得先算 E(X^4)设f(x)是N (0,1)的密度函数,求 E(X^4),∫x^4*f(x)dx=∫x^3 *xf(x)dx ,因为xf(x)的原函数恰是 f(x)分部积分∫x^3 *xf(x)dx=x^3*f(x)+∫f(x)*3x^2dx=x^3*f(x)+3∫x^2f(x)dx再次使用分部积...

  2024-07-11 网络 更多内容 772 ℃ 687
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  卡方分布的方差为2n 如何证明?

  设X服从N(0, 1),我们计算D(X^2),即证明 D(卡方(1))=2 (1)用平方关系来算,D(X^2)=E(X^4)[E(X^2)]^2 得先算 E(X^4) 设f(x)是N (0, 1)的密度函数,求 E(X^4), ∫x^4*f(x)dx=∫x^3 *xf(x)dx , 因为xf(x)的原函数恰是 f(x) 分部积分∫x^3 *xf(x)dx=x^3*f(x)+∫f(x)*3x^2dx=x^3*f(x)+3∫x^2f(x)dx 再次使用分...

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  卡方分布均值怎么推导的

  自由度为v的卡方分布是一个随机变量X的机率分布。扩展资料: 不同的自由度决定不同的卡方分布,自由度越小,分布越偏斜。在抽样分布理论一节里讲到,从正态总体进行一次抽样就相当于独立同分布的 n 个正态随机变量ξ1,ξ2,…,ξn的一次取值,将 n 个随机变量针对总体均值与方差进...

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  关于卡方分布方差推导,D(Yn^2)=E(Yn^4)E(Yn^2)=31=2,如何用分步积分...

  设标准正态分布的密度函数φ(y)=[1/√(2π)]e^(y²/2)E(Yn^4)=∫[∞→+∞] y^4φ(y) dy=[1/√(2π)]∫[∞→+∞] y^4e^(y²/2) dy=(1/2)[1/√(2π)]∫[∞→+∞] y³e^(y²/2) d(y²)=[1/√(2π)]∫[∞→+∞] y³e^(y²/2) d(y²/2)=[1/√(2π)]∫[∞→...

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  卡方分布均值怎么推导的

  自由度为v的卡方分布是一个随机变量X的机率分布。扩展资料:不同的自由度决定不同的卡方分布,自由度越小,分布越偏斜。在抽样分布理论一节里讲到,从正态总体进行一次抽样就相当于独立同分布的 n 个正态随机变量ξ1,ξ2,…,ξn的一次取值,将 n 个随机变量针对总体均值与方差进行...

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  概率论中的 卡方分布的密度函数是如何推导的

  卡方分布 (χ2分布)是概率论与统计学中常用的一种概率分布。k 个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k 的卡方分布。卡方分布常用于假设检验和置信区间的计算。 若k 个随机变量Z1、……、Zk 相互独立,且数学期望为0、方差为&nbs...

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  关于卡方分布方差推导,D(Yn^2)=E(Yn^4)-E(Yn^2)=3-1=2,如何用分步...

  设标准正态分布冲碧的密度函数φ(y)=[1/√(2π)]e^(-y²/2)E(Yn^4)=∫[-∞→+∞] y^4φ(y) dy=[1/√(2π)]∫[-∞→+∞] y^4e^(-y²/2) dy=(1/2)[1/√(2π)]∫散轮举[-∞→+∞] y³e^(-y²/2) d(y²)=[1/√(2π)]∫[-∞→+∞] y&#...

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  卡方分布的均值和方差怎么算?

  若X为随机变量,且X满足 X ∼ χ 2 ( n ) X\sim \chi ^2(n) X∼χ 2 (n),则期望E(X)=n,方差D(X)=2n。E(X)=n

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